Trénování inteligentních agentů v enginu Unity

Abstract

Cílem práce je navrhnout aplikace, které demonstrují sílu strojového učení pro tvorbu umělé inteligence ve videohrách. K řešení této problematiky je použita sada nástrojů ML-Agents, která umožňuje tvorbu inteligentních agentů v enginu Unity. Jednotlivé demonstrační aplikace jsou zaměřeny na různé scénáře využití této sady. Pro trénování je použito zpětnovazební a imitační učení.The goal of this work is to design applications, which demonstrate the power of machine learning in video games. To achieve this goal, this work uses the ML-Agents toolkit, which allows the creation of intelligent agents in the Unity Game Engine. Furthermore, a series of experiments showing the properties and flexibility of intelligent agents in several real-time scenarios is presented. To train the agents, the toolkit uses reinforcement learning and imitation learning algorithms.